Business Forecasting unter Einsatz von Machine Learning und Business Intelligence
Projektleiter / Masterarbeit Deep LearningZeitreihenanalyseDatenanalyse...
Projektleiter / Masterarbeit
Masterarbeit aus dem Jahr 2025 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,3, Fachhochschule Münster (Institut für Technische Betriebswirtschaft), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Masterarbeit untersucht die Prognose von Verkaufsumsätzen auf Basis eines öffentlich zugänglichen Datensatzes von Kaggle. Als Referenz dient ein wissenschaftliches Paper, das ARIMAX und SARIMAX Modelle für die Zeitreihenanalyse verwendet. Die folgenden drei Prognosetechniken werden angewandt und evaluiert: 1. PowerBI Forecasting; 2. ARIMAX und SARIMAX; 3. Deep Learning (Long-Short-Term-Memory).
Zusätzlich wird die Integration von Business Intelligence Software im Rahmen der explorativen Datenanalyse betrachtet.
Die Ergebnisse dieser Masterarbeit liefern eine vergleichende Bewertung der Modellgenauigkeit und zeigen das Potenzial von KI-basierten Vorhersagemethoden für datengetriebene Geschäftsentscheidungen.
PythonTensorFlowMS ExcelMS Power BIPandasNumpyMatplotlib
Deep LearningZeitreihenanalyseDatenanalyseForecastingPrognosemodellierungSARIMAXBusiness Intelligence
Aufgrund einer Rückmeldung aus dem Lager, dass die Laufwege im Lager zu lang sind wurden die Laufwege für unterschiedliche Lagerstandorte untersucht.
Auf Basis eines SAP-Datenexports über die kommissionierten Teile in einem bestimmten Zeitraum, konnten Rückschlüsse darauf gezogen werden, welche Regale wie oft angelaufen werden. Auf Basis dieser Informationen konnten die Teile im Lager entsprechend umgelagert werden, um die kürzesten Laufwege zu garantieren.
MS ExcelSAP
LagermodellierungProzessoptimierungBPMN
Hamburg
1 Jahr 4 Monate
2022-03 - 2023-06
E-Commerce Benchmarking
Fachliche ProjektleitungReportingKPIE-Commerce
Fachliche Projektleitung
E-Commerce Daten verschiedener Modemarken aus Google Analytics extrahieren, um diese Modemarken in einem Benchmark unter Vergleich zu stellen. Das Benchmarking beinhaltete gewöhnliche E-Commerce-KPIs wie z.B. Conversion-Rate, CTR, CPC etc.
Die Daten wurden aus Google Analytcis extrahiert und in SQL Tabellen gespeichert. Anschließend wurden diese zusammengeführt, um einen Benchmark zu berechnen. Jeder Kunde hatte im Frontend die Kennzahlen zu seinen eigenem Webshop und zus. die Kennzahlen des Benchmarks.
Google AnalyticsGoogle Looker StudioSQL-DatenbankenMS Excel
Identifikation alternativer Lieferanten. Bestellung von Mustern und Durchführung von Tests für diese Produkte.
MS ExcelEnterprise-Resource-Planning
ProdukttestingEinkaufscontrollingEinkaufsprozesse
IP Adelt GmbH
Bielefeld
Aus- und Weiterbildung
Aus- und Weiterbildung
2 Jahre
2023-03 - 2025-02
Wirtschaftsingenieurwesen
Master of Business Administration and Engineering (MBA&Eng.), FH Münster
Master of Business Administration and Engineering (MBA&Eng.)
FH Münster
4 Jahre 4 Monate
2018-09 - 2022-12
Wirtschaftsingenieurwesen
Bachelor of Science (B.Sc.), FH Münster
Bachelor of Science (B.Sc.)
FH Münster
2 Jahre
2016-08 - 2018-07
Berufsausbildung Industriekaufmann
IHK Ostwestfalen / IP Adelt GmbH
IHK Ostwestfalen / IP Adelt GmbH
Position
Position
Als Wirtschaftsingenieur und Datenexperte unterstütze ich Unternehmen dabei, ihre Zahlen strategisch zu nutzen ? für bessere Entscheidungen, effizientere Prozesse und mehr Klarheit im Tagesgeschäft. Mein Schwerpunkt liegt auf der Geschäftsoptimierung auf Basis von Datenlösungen und quantitativen Analysen. Ich habe sieben Jahre lang berufsbegleitend studiert. Theorie und Praxis gingen dabei oft Hand in Hand, sodass ich das Gelernte direkt anwenden konnte. Diese Zeit hat nicht nur meine Disziplin geschärft, sondern auch meine Leidenschaft für datengetriebene Geschäftsoptimierung entfacht. Mich motiviert, aus komplexen Zahlen klare Erkenntnisse zu machen und daraus echte Verbesserungen zu entwickeln.
Was ich biete:
- Controlling & Reporting : Funktions- und Prozesscontrolling, Integration intelligenter Reportingstrukturen - Business Intelligence: Entwicklung von Management-Dashboards, Aufbau von ETL-Pipelines und Automatisierung von Datenanalysen - Machine Learning: Prognosemodelle und Algorithmen zur Geschäftsoptimierung
Wer datengetrieben arbeiten will, braucht keine komplizierten Tools, sondern strukturierte Lösungen mit echtem Mehrwert. Genau das ist mein Ansatz.
Verarbeitende Industrie (Papier und Pappe), Maschinenbau, Unternehmensberatung Modeindustrie, Verkehrswesen
Einsatzorte
Einsatzorte
Hannover (+50km) Bremen (+50km) Hamburg (+50km)
Deutschland
möglich
Projekte
Projekte
6 Monate
2024-09 - 2025-02
Business Forecasting unter Einsatz von Machine Learning und Business Intelligence
Projektleiter / Masterarbeit Deep LearningZeitreihenanalyseDatenanalyse...
Projektleiter / Masterarbeit
Masterarbeit aus dem Jahr 2025 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,3, Fachhochschule Münster (Institut für Technische Betriebswirtschaft), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Masterarbeit untersucht die Prognose von Verkaufsumsätzen auf Basis eines öffentlich zugänglichen Datensatzes von Kaggle. Als Referenz dient ein wissenschaftliches Paper, das ARIMAX und SARIMAX Modelle für die Zeitreihenanalyse verwendet. Die folgenden drei Prognosetechniken werden angewandt und evaluiert: 1. PowerBI Forecasting; 2. ARIMAX und SARIMAX; 3. Deep Learning (Long-Short-Term-Memory).
Zusätzlich wird die Integration von Business Intelligence Software im Rahmen der explorativen Datenanalyse betrachtet.
Die Ergebnisse dieser Masterarbeit liefern eine vergleichende Bewertung der Modellgenauigkeit und zeigen das Potenzial von KI-basierten Vorhersagemethoden für datengetriebene Geschäftsentscheidungen.
PythonTensorFlowMS ExcelMS Power BIPandasNumpyMatplotlib
Deep LearningZeitreihenanalyseDatenanalyseForecastingPrognosemodellierungSARIMAXBusiness Intelligence
Aufgrund einer Rückmeldung aus dem Lager, dass die Laufwege im Lager zu lang sind wurden die Laufwege für unterschiedliche Lagerstandorte untersucht.
Auf Basis eines SAP-Datenexports über die kommissionierten Teile in einem bestimmten Zeitraum, konnten Rückschlüsse darauf gezogen werden, welche Regale wie oft angelaufen werden. Auf Basis dieser Informationen konnten die Teile im Lager entsprechend umgelagert werden, um die kürzesten Laufwege zu garantieren.
MS ExcelSAP
LagermodellierungProzessoptimierungBPMN
Hamburg
1 Jahr 4 Monate
2022-03 - 2023-06
E-Commerce Benchmarking
Fachliche ProjektleitungReportingKPIE-Commerce
Fachliche Projektleitung
E-Commerce Daten verschiedener Modemarken aus Google Analytics extrahieren, um diese Modemarken in einem Benchmark unter Vergleich zu stellen. Das Benchmarking beinhaltete gewöhnliche E-Commerce-KPIs wie z.B. Conversion-Rate, CTR, CPC etc.
Die Daten wurden aus Google Analytcis extrahiert und in SQL Tabellen gespeichert. Anschließend wurden diese zusammengeführt, um einen Benchmark zu berechnen. Jeder Kunde hatte im Frontend die Kennzahlen zu seinen eigenem Webshop und zus. die Kennzahlen des Benchmarks.
Google AnalyticsGoogle Looker StudioSQL-DatenbankenMS Excel
Identifikation alternativer Lieferanten. Bestellung von Mustern und Durchführung von Tests für diese Produkte.
MS ExcelEnterprise-Resource-Planning
ProdukttestingEinkaufscontrollingEinkaufsprozesse
IP Adelt GmbH
Bielefeld
Aus- und Weiterbildung
Aus- und Weiterbildung
2 Jahre
2023-03 - 2025-02
Wirtschaftsingenieurwesen
Master of Business Administration and Engineering (MBA&Eng.), FH Münster
Master of Business Administration and Engineering (MBA&Eng.)
FH Münster
4 Jahre 4 Monate
2018-09 - 2022-12
Wirtschaftsingenieurwesen
Bachelor of Science (B.Sc.), FH Münster
Bachelor of Science (B.Sc.)
FH Münster
2 Jahre
2016-08 - 2018-07
Berufsausbildung Industriekaufmann
IHK Ostwestfalen / IP Adelt GmbH
IHK Ostwestfalen / IP Adelt GmbH
Position
Position
Als Wirtschaftsingenieur und Datenexperte unterstütze ich Unternehmen dabei, ihre Zahlen strategisch zu nutzen ? für bessere Entscheidungen, effizientere Prozesse und mehr Klarheit im Tagesgeschäft. Mein Schwerpunkt liegt auf der Geschäftsoptimierung auf Basis von Datenlösungen und quantitativen Analysen. Ich habe sieben Jahre lang berufsbegleitend studiert. Theorie und Praxis gingen dabei oft Hand in Hand, sodass ich das Gelernte direkt anwenden konnte. Diese Zeit hat nicht nur meine Disziplin geschärft, sondern auch meine Leidenschaft für datengetriebene Geschäftsoptimierung entfacht. Mich motiviert, aus komplexen Zahlen klare Erkenntnisse zu machen und daraus echte Verbesserungen zu entwickeln.
Was ich biete:
- Controlling & Reporting : Funktions- und Prozesscontrolling, Integration intelligenter Reportingstrukturen - Business Intelligence: Entwicklung von Management-Dashboards, Aufbau von ETL-Pipelines und Automatisierung von Datenanalysen - Machine Learning: Prognosemodelle und Algorithmen zur Geschäftsoptimierung
Wer datengetrieben arbeiten will, braucht keine komplizierten Tools, sondern strukturierte Lösungen mit echtem Mehrwert. Genau das ist mein Ansatz.